作者 | 楊麗

出品 | 雷鋒網(wǎng)產(chǎn)業(yè)組

在Sage AIOS操作系統(tǒng)出現(xiàn)之前，市場(chǎng)內(nèi)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)工具、引擎、平臺(tái)并不在少數(shù)，呈一時(shí)繁榮之勢(shì)。但對(duì)于真正的使用者，企業(yè)客戶、開發(fā)人員來(lái)講，選擇性多也意味著選擇成本之高。

當(dāng)下的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)服務(wù)商到了針對(duì)更多長(zhǎng)尾場(chǎng)景提供定制化的節(jié)點(diǎn)，盡管從客戶價(jià)值來(lái)講是極好的，但服務(wù)商除了要解決某些技術(shù)上的挑戰(zhàn)外，還得深入客戶業(yè)務(wù)場(chǎng)景，了解并幫助其梳理需求?，F(xiàn)階段，第四范式在服務(wù)了8000家企業(yè)客戶，初步形成金融+零售制造“一體兩翼”的市場(chǎng)布局后，終于有機(jī)會(huì)抽身在產(chǎn)品建設(shè)上做一次全新的升級(jí)。

8月20日，第四范式公布了四款新品分別是：企業(yè)級(jí)AI操作系統(tǒng)Sage AIOS、自動(dòng)化AI生產(chǎn)力平臺(tái)Sage HyperCycle ML、線上化智能運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)天樞以及全新AI算力平臺(tái)SageOne。

第四范式創(chuàng)始人兼CEO戴文淵指出，“數(shù)據(jù)治理難、科學(xué)家稀缺、業(yè)務(wù)價(jià)值不佳以及算力成本負(fù)擔(dān)重，是企業(yè)AI轉(zhuǎn)型中四個(gè)最常見的阻力?！边@句話道出了第四范式醞釀已久的四款產(chǎn)品所解決的問(wèn)題，也反映出其踩盡了不少坑后終于合上了AI落地的閉環(huán)。

• 操作系統(tǒng)AIOS
  

簡(jiǎn)單來(lái)講，Sage AIOS首先解決的是數(shù)據(jù)治理的問(wèn)題。

據(jù)了解，在企業(yè)AI落地的過(guò)程中，數(shù)據(jù)科學(xué)家45~90%的時(shí)間都投入在數(shù)據(jù)治理上，盡管如此，數(shù)據(jù)質(zhì)量仍困擾著AI業(yè)務(wù)效果的提升。

為此，Sage AIOS首先對(duì)數(shù)據(jù)形式進(jìn)行了如文檔格式版標(biāo)準(zhǔn)化的定義：具體而言，AIOS平臺(tái)上規(guī)定了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和使用方式，其中包括不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景中的模型需要什么樣的數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)需要從什么IT系統(tǒng)上去調(diào)取，以及如何將這些數(shù)據(jù)處理為AI ready的數(shù)據(jù)、“投喂”到AI系統(tǒng)中。

這樣，一個(gè)數(shù)據(jù)形式對(duì)應(yīng)一個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，并且沉淀了各個(gè)場(chǎng)景中數(shù)據(jù)治理的經(jīng)驗(yàn)。

如果說(shuō)定義了“數(shù)據(jù)形式”，相當(dāng)于定義了AI版Windows的文件格式，那么有效的資源調(diào)度與管理機(jī)制，則是Windows的“進(jìn)程調(diào)度器”。為此，Sage AIOS還采用了HyperScheduler動(dòng)態(tài)地對(duì)各個(gè)任務(wù)進(jìn)行合理的資源分配，有效管理調(diào)度CPU、GPU、加速卡等各類異構(gòu)設(shè)備資源，從而避免AI應(yīng)用資源分配不均導(dǎo)致的任務(wù)響應(yīng)慢、宕機(jī)等問(wèn)題。

例如在制造行業(yè)，工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境中可能沒(méi)有數(shù)據(jù)，或者大量沉默數(shù)據(jù)。對(duì)于商業(yè)陌生且技術(shù)挑戰(zhàn)頗大的新行業(yè)落地，卻并非易事。第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人、首席研究科學(xué)家陳雨強(qiáng)向雷鋒網(wǎng)解釋，

“目前很多頭部的制造業(yè)企業(yè)也發(fā)現(xiàn)了這個(gè)問(wèn)題，但數(shù)據(jù)卻沒(méi)有真正利用起來(lái)。整體上，我們會(huì)基于數(shù)據(jù)中臺(tái)的角度，首先幫客戶抽象出一些常用的解決方案，比如銷量預(yù)估、排班、質(zhì)檢，這些不同場(chǎng)景其數(shù)據(jù)收集的方式、來(lái)源都不太一樣。這部分可能跟AI不太相關(guān)，但確實(shí)能解決一大部分?jǐn)?shù)據(jù)治理上的問(wèn)題?！?/p>

• 零門檻AI開發(fā)平臺(tái)Hypercycle ML

基于第四范式AutoML技術(shù)和“庫(kù)伯學(xué)習(xí)圈”方法論，HyperCycle ML將AI過(guò)程簡(jiǎn)化為“行為、反饋、學(xué)習(xí)、應(yīng)用”四步，自動(dòng)完成從數(shù)據(jù)引入、數(shù)據(jù)定義、特征處理、模型訓(xùn)練、模型應(yīng)用和模型自學(xué)習(xí)的AI全流程，讓用戶能像使用自動(dòng)相機(jī)拍照一樣建立AI應(yīng)用。

效果來(lái)講，建模時(shí)間由原來(lái)的400小時(shí)縮短到10小時(shí)，自動(dòng)化模型的精準(zhǔn)度目前可以達(dá)到Top10%的AI科學(xué)家的水平。值得一提的是，HyperCycle ML是一個(gè)線上閉環(huán)，會(huì)自動(dòng)收集線上的行為和反饋數(shù)據(jù)進(jìn)行自學(xué)習(xí)，以確保穩(wěn)定、持續(xù)迭代的模型效果。

• 更加業(yè)務(wù)視角的天樞2.0

智能運(yùn)營(yíng)業(yè)務(wù)系統(tǒng)天樞其實(shí)在2019年就已經(jīng)上線運(yùn)行了，此次升級(jí)后的天樞2.0將基于AIOS平臺(tái)，具備搜索、全面?zhèn)€性化、智能客服（多輪對(duì)話、個(gè)性化推薦）、智能推送等功能，并支持二次開發(fā)的定制化能力。

• SageOne 2.0

如何降低人工智能算力的總擁有成本，讓算力更加可負(fù)擔(dān)、性價(jià)比更高是業(yè)內(nèi)目前非常有挑戰(zhàn)的一件事。據(jù)了解，企業(yè)數(shù)據(jù)中心對(duì)AI負(fù)載進(jìn)行針對(duì)性優(yōu)化，算力平均使用率依然達(dá)不到60%。

而此次全新AI算力平臺(tái)SageOne 2.0面向整個(gè)AI全生命周期，從計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)路、調(diào)度上均進(jìn)行了針對(duì)性優(yōu)化。在某連鎖餐飲企業(yè)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，SageOne以一頂十，以8臺(tái)替換了88臺(tái)通用服務(wù)器集群。

此外，第四范式還宣布了與華為在軟硬件生態(tài)體系上的適配。

誰(shuí)在使用這些AI產(chǎn)品？

可以說(shuō)，新冠疫情激發(fā)企業(yè)用戶在線化、數(shù)字化需求的背景下，對(duì)于第四范式而言，2020是頗為具有意義的一年。

在此之前，第四范式一直以技術(shù)產(chǎn)品為導(dǎo)向，從核心系統(tǒng)、平臺(tái)、開發(fā)工具、算力平臺(tái)到場(chǎng)景、行業(yè)解決方案逐步去覆蓋。其背后的邏輯在于，機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)型產(chǎn)品首先解決的是核心系統(tǒng)、引擎的問(wèn)題，然后再考慮數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)、資源調(diào)度問(wèn)題，像此次發(fā)布的Sage AIOS、Sage HyperCycle ML基本圍繞的就是先知品牌系列。

而2020年是第四范式全面進(jìn)軍各個(gè)行業(yè)的一年，目前形成了以金融為主體，制造、零售兩輪齊飛，在航空、醫(yī)療、互聯(lián)網(wǎng)、媒體多方面發(fā)展的全新格局。

就連第四范式總裁裴沵思也承認(rèn)，零售行業(yè)之于第四范式，是疫情激發(fā)出的一個(gè)用戶需求十分突出的行業(yè)，可以用“爆發(fā)式”形容都不為過(guò)。

“金融行業(yè)仍是我們覆蓋最主要的行業(yè)。即便我們服務(wù)金融，也不能僅把目光放在金融行業(yè)，金融行業(yè)也是服務(wù)業(yè)，不能脫離實(shí)體經(jīng)濟(jì)。這也是我們?yōu)槭裁春髞?lái)也發(fā)現(xiàn)，其他行業(yè)如零售、制造反過(guò)來(lái)也可以促進(jìn)金融，因?yàn)榱闶蹣I(yè)、制造業(yè)有金融場(chǎng)景的需求，促進(jìn)我們更好地與金融客戶合作?！?/p>

那么，究竟誰(shuí)來(lái)使用這些AI產(chǎn)品呢？

或許可以此次最受人關(guān)注的AIOS為例進(jìn)行說(shuō)明。陳雨強(qiáng)表示，

“我們比較頭部的客戶在使用這些產(chǎn)品，頭部企業(yè)已經(jīng)完成了AI從0到1的過(guò)程，面臨的階段是希望更快地完成更多的AI應(yīng)用。比方說(shuō)某銀行客戶希望今年能構(gòu)建上百個(gè)應(yīng)用，這個(gè)目標(biāo)過(guò)去來(lái)講耗時(shí)一年也完成不了，有了AIOS，頭部企業(yè)就能比較好的達(dá)到這樣的目標(biāo)?！?/p>

再以全新品牌天樞為例，第四范式聯(lián)合創(chuàng)始人、首席架構(gòu)師胡時(shí)偉告訴雷鋒網(wǎng)，

“天樞更多面向的是在線化的消費(fèi)場(chǎng)景，幫助企業(yè)解決的是經(jīng)營(yíng)效益的問(wèn)題，而不是單純的給他提供一個(gè)云端的推薦系統(tǒng)或智能模型。”

這側(cè)面說(shuō)明，相比于單純的推薦系統(tǒng)，天樞所面向和提供的是更為業(yè)務(wù)導(dǎo)向的價(jià)值輸出，落地在零售行業(yè)、銀行、互聯(lián)網(wǎng)等成熟型用戶市場(chǎng)，與上文提及的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)型產(chǎn)品恰好構(gòu)成了“一橫一縱”的服務(wù)模式。實(shí)際上，天樞可以通過(guò)跟企業(yè)客戶原先的IT系統(tǒng)打通，進(jìn)而提供服務(wù)。

也就是說(shuō)，正因?yàn)樵谄脚_(tái)的覆蓋面上比原來(lái)更廣，在業(yè)務(wù)層面上也比原來(lái)更加深入客戶，更加端到端和直接可用，也促使第四范式能夠服務(wù)的客群范圍得以持續(xù)地增加，且深度地使用起來(lái)。

而這也可能是第四范式在提出企業(yè)構(gòu)建AI競(jìng)爭(zhēng)力“1+N”世界觀之后，給出了經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的良心商業(yè)方法論。

（雷鋒網(wǎng)）

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